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ヘッダありで、各行がサンプルを表し、最初の1列目がそのサンプルの属するクラス（0から順番に数字で識別）。このCSVを次のようなコードで読み込んで、Pylearn2のデータ形式にしてから、pklに保存します。 from pylearn2.datasets.csv_dataset import CSVDataset import pickle pyln_data = CSVDataset('file name',delimiter='\t',one_hot=True) pickle.dump(pyln_data, open('pkl file name','w')) one_hotが重要です。これで、0から10までの整数で表現されたクラスが、ニューラルネットワーク用に10個のノードで表現されます。 サンプルを参考に次のようなyamlファイルを用意します。 !obj:pylearn2.train
Neural network example using Pylearn2 | Gustav's blog
I was recently looking into using a neural network for a project so I started looking into some of the available Python libraries. The one I ended up using was Pylearn2 which is a fast and powerful library for machine learning that is mainly built upon Theano. Pylearn2 is under development and is still a bit rough around the edges and the documentation is limited and in some instances not correct.
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Neural Networks using Pylearn2 – termination criteria, momentum and learning rate adjustment | Gustav's blog
Monitoring Experiments in Pylearn2
